Scaricare e installare i seguenti applicativi rispettando l’ordine d’installazione:
Creare un account personale su [GitHub] (https://github.com/)
Installare i seguenti pacchetti che saranno utilizzati nel corso, copiando e incollando nella consolle di R questa istruzione:
install.packages(c("tidyverse", "readxl", "here", "janitor", "openxlsx", "gt", "knit", "rmarkdown"))Usando il seguente comando
si aprirà il file .Rprofile in RStudio. Procedere copiando nel file le seguenti istruzioni
library(here)
#funzione che carica pacchetti di default
pkg <- function(){
library(tidyverse)
library(readxl)
library(openxlsx)
library(gt)
library(janitor)
}
#funzione che inizializza un progetto
rproj <- function(){
dir.create("R")
dir.create("dati")
dir.create("report")
file.create(here("R", "codici.R"))
file.create(here("report", "notebook.rmd"))
fileConn<-file(here("report","notebook.rmd"))
writeLines(c("---",
"title: 'R Notebook'",
"output: html_notebook",
"---",
"",
"```{r}",
"source(here('R', 'librerie.R'))",
"```",
"# CAPITOLO",
"## Paragrafo",
"### Subparagrafo",
"#### Subsubparagrafo"), fileConn)
close(fileConn)
file.create(here("R", "librerie.R"))
fileConn2<-file(here("R","librerie.R"))
writeLines(c("library(tidyverse)",
"library(openxlsx)",
"library(readxl)"), fileConn2)
close(fileConn2)
fileConn3 <- file(here("R", "codici.R"))
writeLines(c("source(here('R', 'librerie.R'))"), fileConn3)
close(fileConn3)
}Salvare e chiudere il file .Rprofile
Ora R è configurato in modo che ogni volta sarà aperto richiamerà la libreria “here” e renderà disponibile nell’ambiente globale la funzione rproj.R che potrà essere utilizzata per inizializzare nuovi progetti, come descritto nel prossimo paragrafo.
I nuovi progetti vanno inizializzati dapprima nel repository github e poi clonati sul PC locale.
Aprite il sito GitHub e accedete con login e pwd. Cliccate su “New Repository”. Proseguite dando un nome al repository seguendo i suggerimenti. Scrivete una piccola descrizione dei contenuti del progetto. Selezionate “Private” per rendere privato il contenuto del repository ( questa scelta influenzerà l’eventuale attività di scrittura collaborativa, ma potrà essere modificata anche in un secondo tempo a seconda delle necessità). Mettete la spunta su “ADD a Readme file”. Concludete l’operazione cliccando sul pulsante verde “Create repository”.
A questo punto avete creato un contenitore vuoto che ospiterà in seguito i file del progetto di cui volete garantire il controllo delle versioni, il costante aggioranamento e una sicura archivazione nel cloud.
Copiate dalla barra degli indirizzi della pagina del nuovo repository l’indirizzo web che dovrebbe avere questa forma:
https://github.com/Utente/Progetto.
Aprite RStudio e create un nuovo progetto utilizzando il comando New Project dal menu a tendina File. Scegliete l’opzione Version Control nella finestra di Dialogo dei nuovi progetti e quindi l’opzione Git. Incollate nella barra Repository URL l’indirizzo del repository del progetto precedentemente copiata. Nella barra Project directory name inserite il nome del Progetto e in Create project as subdirectory of: inserite il percorso della cartella Rprogetti presente nel desktop e che avete creato nel passo 6 delle istruzioni sopra. A questo punto cliccate il pulsante Create Project e R procederà a creare un nuova cartella in Rprogetti denominandola con il nome del progetto e all’interno clonerà i file presenti nel repository. Questa operazione si conclude con R che apre RStudio all’interno del nuovo progetto. Nel Pannello in basso a destra sotto la finestra file potrete visionare i file presenti nel progetto. In questa fase nella cartella del progetto non ci sono ancora le cartelle e i file tipici di un progetto R. Quindi eseguite la funzione rproj() semplicemnte scrivendo nella consolle di R l’istruzione rproj(). La funzione creerà nella cartella del progetto le seguenti cartelle:
R che contiene il file codici.R in cui scrivere i codici di R, il file librerie.R con un elenco delle librerie di base da caricare
dati vuota, che ospiterà i dati del progetto
report che contiene il file notebook.rmd già con una configurazione di base per l’utilizzo come documento di reportistica dei risultati
Panoramica su R e sulle funzionalità di RSTUDIO e GIT
Project in RStudio
Pacchetti di R
Concetti di base di R:
- R base;
- enviroment;
- oggetti;
- vettori;
- liste;
- dataframe;
- tipi di dati (character, double, numeric, factor, integer);
- cenni di programmazione funzionale
I test statistici sono modelli lineari
A work by Massimo Tranquillo